23、事故后审查与新工具采用:提升系统稳定性与适应性

事故后审查与新工具采用:提升系统稳定性与适应性

在软件开发和运维领域,事故处理与工具选择是保障系统稳定运行和持续发展的关键环节。下面将详细探讨事故后审查的重要性、方法,以及如何有效采用新工具。

超越根本原因分析

在技术领域,“根本原因”是一个常见术语,传统上人们认为找到根本原因就能确定事故的单一失败源。然而,现代系统的复杂性使得根本原因几乎不存在。在瀑布流程和简单单体架构时代,根本原因分析有一定意义,那时系统相对简单,可将其视为整体并找出故障环节,且变更不频繁,根本原因分析是一种评估风险的方式。

但如今,我们所运维的系统不再简单,可能不是单体架构,而是由遗留代码、新功能、多种语言、未知依赖和难以理解的代码组成的复杂集合。人类编写的代码往往具有复杂性,系统会受到财务、安全和时间等多种因素的限制。因此,行业已超越根本原因分析,需要采用更有价值的审查流程。

现代架构不要求完全重写系统以实现完全隔离,但需要我们权衡每个决策的利弊,认识到每一个行动都是一种决策,即使是不采取行动。例如,单体架构和微服务架构的复杂度有明显差异,微服务架构可能有数百甚至数千个连接,增加了系统的复杂性。

事故处理的阶段

一般来说,事故可分为五个阶段:发现、响应、恢复、反思和准备,具体如下:
1. 发现 :当检测到问题时,此阶段开始。在意识到问题之前,服务可能已受影响一段时间。
2. 响应 :该阶段需努力确定问题的来源,例如是否是最近的部署导致,故障服务是问题根源还是由辅助服务引起,是代码问题还是基础设施故障。
3. 恢复

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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